对此，证券时报记者采访多名券商人士(shi)了解到，其中(zhong)既有“应统一监(jian)管”的呼声，也有认为管理不宜(yi)“一刀切”的观点。

未来，监(jian)管部门将在AI投顾业态中(zhong)扮演怎样的监(jian)管角色，并探(tan)索出有效可行的治理路径，值(zhi)得持续关注(zhu)。

1 是否(fou)纳入投顾牌照监(jian)管引争议

今年春节以来，陆续有投资者向DeepSeek-R1、豆包等寻求关于股票与基金(jin)的投资建议。针对这(zhe)一现象，有证券从业人员(yuan)向证券时报记者提(ti)出困惑——AI大模型在提(ti)供股票或(huo)基金(jin)的投资建议时，是否(fou)应该持有投顾牌照？

证券时报记者注(zhu)意到，在豆包APP平台上(shang)，不同入口获取的证券投资咨询结果呈现显(xian)著的监(jian)管差异。比如，当记者向豆包要求推荐股票时，豆包会(hui)给出多只股票的具体建议，包括仓位、买入价等。而当记者向华泰证券在豆包APP上(shang)线的股票智能体“华泰股市(shi)助手”提(ti)出相同问题(ti)时却遭遇“碰壁”，并未提(ti)供直接的买卖建议，但会(hui)给出资金(jin)面、技术面等信息供投资者分析决策。

同一APP上(shang)出现截(jie)然(ran)不同的咨询结果，反映出不同入口背(bei)后的主体属(shu)性差异。华泰证券作为持牌金(jin)融机构受到监(jian)管规定的约束，而从用户需(xu)求的角度看(kan)，豆包的直接荐股建议可能更有吸(xi)引力。那么，以DeepSeek、豆包为代表(biao)的大模型，是否(fou)应该纳入证券投资咨询牌照监(jian)管呢？

部分受访的券商人士(shi)认为，通用大模型应纳入投顾牌照监(jian)管。华福证券有关负责人表(biao)示，尽管目前通用大模型荐股荐基的建议尚未商业化，但已对投资者的决策产生了影响，纳入监(jian)管能够(gou)确保通用大模型提(ti)供的投资建议具备专业性和合规性，进而避免误导投资者。国信证券相关人士(shi)也认为，通用大模型的荐股荐基应该与现有监(jian)管保持一致，要对客户的适当性进行校验，所提(ti)供的投资建议可能会(hui)对市(shi)场交易价格(ge)产生冲击(ji)，要进行统一监(jian)控(kong)。

不过，也有券商人士(shi)认为要多方面考虑问题(ti)，不应“一刀切”。银河证券财富(fu)管理首席投资官、产品(pin)中(zhong)心总(zong)经理张(zhang)嘉为谈到，仅从AI技术本身来看(kan)，通用大模型更多具备的是“模型”和“工具”的属(shu)性。在未商业化的前提(ti)下，投资者在自主使用的过程中(zhong)，并无需(xu)要纳入投资咨询牌照监(jian)管的必要性。“不过，如果有机构依据其模型搭建商业化模式并给出具体的投资建议，或(huo)者未来荐股行为实现商业化，本质上(shang)则属(shu)于投资咨询行为，理应纳入投资咨询牌照监(jian)管。”

国泰君安相关人士(shi)也有类似观点。他谈到，以DeepSeek为例的通用模型平台主要以数学、物理、常识等问题(ti)进行训练，并非(fei)以金(jin)融投资问题(ti)训练，模型在证券行业中(zhong)的应用能力是“模型泛(fan)化”的成果之(zhi)一。“如果对这(zhe)些平台做‘一刀切’管理，从某种(zhong)角度上(shang)来说反而会(hui)限制模型能力的进一步发挥，对模型的进化提(ti)升存在潜在的负面影响。”

在上(shang)述国泰君安人士(shi)看(kan)来，金(jin)融服务的风(feng)险传导机制决定了监(jian)管应聚焦“行为实质”而非(fei)“技术形态”，比如以专业服务平台为代表(biao)的智能投顾平台、以证券机构为主体在智能体平台建立的对客智能体（Agent）就需(xu)要纳入投顾牌照监(jian)管。因为这(zhe)些平台达到输出投资建议的三个标准，即具有明确指向性，比如提(ti)供个股或(huo)者基金(jin)代码；形成持续性服务，而非(fei)用户单(dan)次测试；产生实质影响，用户会(hui)据此交易。上(shang)述三点，已触及监(jian)管边界。

2 券商建言加强算法监(jian)管

除了主体属(shu)性存在争议外，在合规性方面，通用大模型提(ti)供投资建议背(bei)后的底层数据、算法模型、生成的投资逻(luo)辑和相应结论(lun)等是否(fou)应该纳入监(jian)管，以及技术中(zhong)立能否(fou)豁免合规责任等话题(ti)，也存在讨论(lun)的空间。

近期，“数据污染”的消息屡屡出现。有用户反映，DeepSeek在推荐基金(jin)时，所抓取的信息来源包括某基金(jin)产品(pin)的广(guang)告投放。“AI幻觉”问题(ti)也多次被曝光，即模型生成与事实不符、逻(luo)辑断裂(lie)或(huo)脱离上(shang)下文的内容。在Vectara HHEM人工智能幻觉测试中(zhong)，DeepSeek-R1显(xian)示出14.3%的幻觉率，超过行业平均水平。

对此，有部分券商人士(shi)认为，对于用户而言，AI仅仅是多了一个参(can)考信息的来源，并且用户输入不同的提(ti)示词后也会(hui)产生差异较大的分析结果。从这(zhe)个角度看(kan)，AI技术是中(zhong)性的，在其提(ti)供的最终结论(lun)中(zhong)，判断与选择仍取决于用户本人。

也有券商人士(shi)持有不同意见，他们认为AI输出内容的合规与可信非(fei)常重(zhong)要。前述国信证券相关人士(shi)表(biao)示，思(si)维链输出的交互形态，潜意识引导了用户的认知，让用户更加容易认同分析的结果，但同时也让大模型的幻觉变得更加隐蔽。“深度使用DeepSeek就会(hui)发现，金(jin)融数据容易被错(cuo)误引用，对于原始信息的真实性无法求证，生成内容容易被搜(sou)索结果误导，因此需(xu)要相关监(jian)管部门加强对该领域的监(jian)管。”

中(zhong)信建投证券相关人士(shi)也表(biao)示，目前，将AI直接用于投资咨询存在技术风(feng)险，算法模型和资产配置逻(luo)辑存在不稳定、不可靠等风(feng)险。

前述华福证券有关负责人建议，监(jian)管可考虑要求平台披露算法逻(luo)辑和风(feng)险提(ti)示，能够(gou)让投资者更清楚地了解投资建议的依据和风(feng)险，从而维护金(jin)融市(shi)场的稳定和公(gong)平。

东莞证券相关人士(shi)表(biao)示，在智能投顾业务监(jian)管方面，建议加大智能投顾监(jian)管“沙盒”试点，加快智能投顾业务属(shu)性与准入管理具体规范的制定。同时，鉴于我国资本市(shi)场个人投资者占比较高(gao)的情况，AI的发展应用应参(can)考当下对高(gao)频量(liang)化交易的监(jian)管策略，依据市(shi)场结构、流动性和价格(ge)发现产生方式等对智能投顾的相关监(jian)管策略进行分类研究，既不可“一概而论(lun)”也不能“听(ting)之(zhi)任之(zhi)”。

3 趋同性风(feng)险属(shu)多虑吗(ma)？

此外，有市(shi)场观点称，伴(ban)随AI荐股未来得到广(guang)泛(fan)应用，可能会(hui)引发投资者群体性操作，导致市(shi)场波动加大。对此，多名受访人士(shi)认为，趋同性风(feng)险确有存在的可能，但发生的概率不大，市(shi)场不必多虑。

前述华福证券有关负责人认为，由于很多机构可能基于相似的市(shi)场数据、算法模型和理论(lun)基础来构建自己的AI投资系统，当市(shi)场出现某些特定信号时，大量(liang)基于相同算法的投资决策有可能同时发生。因此，需(xu)要谨慎(shen)看(kan)待AI在投研与投资咨询领域的运用。

“在防(fang)范方面，我们可以通过监(jian)管引导机构在算法设(she)计上(shang)增加差异化，鼓励机构结合自身的研究优势、数据特色来优化算法。同时，加强投资者教育也至关重(zhong)要，要引导投资者理性看(kan)待AI投资建议，不能盲目跟风(feng)，从而降低因算法趋同带来的市(shi)场波动风(feng)险。”上(shang)述华福证券有关负责人称。

张(zhang)嘉为认为，趋同性的出现取决于三方面是否(fou)发生共振，一是具体应用场景和应用模式，二(er)是底层数据来源范围，三是客户提(ti)问的提(ti)示词。在实际展业中(zhong)，三者共振导致趋同性的概率不大，因为持牌金(jin)融机构通常多方面提(ti)升策略多样性、交易分散性、模型多样化协同、业务技术深度融合及风(feng)控(kong)预警等。同时，各家机构拥有不同的客户数据、投顾数据、资讯数据等，数据库(ku)一致性的概率不大。此外，客户千(qian)人千(qian)面，其提(ti)问的提(ti)示词高(gao)度重(zhong)复的概率也不大。

平安证券经纪业务事业部相关负责人以量(liang)化交易的策略发展为例，称这(zhe)是类似一个循环的过程，即发现策略、获利、失效、再挖掘新的策略。“在技术升级的初期阶段，可能会(hui)出现‘羊群效应’，比如大家用的模型、数据源或(huo)者训练方法都差不多，短期内引发趋同交易，但这(zhe)也可能导致策略收益下降甚至亏损，进而推动市(shi)场从同质化走向差异化。”该负责人表(biao)示。